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1、植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标，各 个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。在学习和使用植被指数时必 须由一些基本的认识：1健康的绿色植被在NIR和R的反射差异比较大，原因在于R对于绿色植物来说 是强吸收的，NIR则是高反射高透射的；2、建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植 被信息3、植被指数有明显的地域性和时效性，受植被本身、环境、大气等条件的影响、RVI比值植被指数：RVI二NIR/R，或两个波段反射率的比值。1绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1,而无植被覆盖的地面(裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫
2、害)的RVI在1附近。植被的RVI通常大于2 ；2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性 高，可用于检测和估算植物生物量；3、植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感；当植被覆盖度50%时，这种敏感性显着降低；4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算 RVI。二NDVI归一化植被指数：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；2、-1v二NDVIv = 1,负值表示地面覆盖为云
3、、水、雪等，对可见光高反射；0表示 有岩石或裸土等,NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了 NIR和R的反射率的对比 度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增 加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等， 且与植被覆盖有关；三、DVIEVI差值环境植被指数：DVI二NIR-R，或两个波段反射率的计算。1、对土壤背景的变化极为敏感；?四、SAVITSAVIMSAVI调整土壤亮度的植被指数： SAV
4、I=(NIR-R)/(NIR+R+L)(1+L) ，或两个波段反射率的计算。1、目的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感。与NDVI相比， 增加了根据实际情况确定的土壤调节系数L ,取值范围01。L=0时，表示植被覆盖度 为零；L=1时，表示土壤背景的影响为零，即植被覆盖度非常高，土壤背景的影响为零， 这种情况只有在被树冠浓密的高大树木覆盖的地方才会出现。2、SAVI仅在土壤线参数a = 1,b=(即非常理想的状态下)寸才适用。因此有了 TSAVI、 ATSAVI、MSAVI、SAVI2、SAVI3、SAVI4 等改进模型。小结：上述几种VI均受土壤背景的影响大。植被非完全覆
5、盖时，土壤背景影响较大五、GVI绿度植被指数，k-t变换后表示绿度的分量。1、通过k-t变换使植被与土壤的光谱特性分离。植被生长过程的光谱图形呈所谓的 穗帽状，而土壤光谱构成一条土壤亮度线，土壤的含水量、有机质含量、粒度大小、 矿物成分、表面粗糙度等特征的光谱变化沿土壤亮度线方向产生。2、kt变换后得到的第一个分量表示土壤亮度，第二个分量表示绿度，第三个分量随 传感器不同而表达不同的含义。如,MSS的第三个分量表示黄度/没有确定的意义；TM 的第三个分量表示湿度。3、第一二分量集中了95%的信息，这两个分量构成的二位图可以很好的反映出植 被和土壤光谱特征的差异。4、GVI是各波段辐射亮度值的加
6、权和，而辐射亮度是大气辐射、太阳辐射、环境辐 射的综合结果，所以GVI受外界条件影响大。六、PVI垂直植被指数，在R-NIR的二为坐标系内，植被像元到土壤亮度线的 垂直距离。PVI=(S R-VR)2 + (SNIR-VNIR)2)1/2，S是土壤反射率，V是植被反射率。1、较好的消除了土壤背景的影响，对大气的敏感度小于其他VI2、PVI是在R-NIR二位数据中对GVI的模拟，两者物理意义相同3、PVI=(DNnir-b)cosq-DNr sinq,b 是土壤基线与 NIR截距,q 是土壤基线与R的夹角。七、其他1 根据具体情况改进型:如 MSS 的 DVI = B4-aB2 ,PVI=(B4
7、-aB2-b)/(1+a2)1/2， SARVI = B4/(B2 + b/a) ； RDVI=(NDVIZ DVI)1/2 等2、应用于高光谱数据的VI，如CARI(叶绿素吸收比值指数)和CACI(叶绿素吸收 连续区指数)等VI划分类型典型代表特点线性DVI低LAI时，效果较好；LAI增加爱时对土壤背景敏感比值型NDVI、RVI增强了土壤与植被的反射对比垂直型PVI低LAI时，效果较好；LAI增加爱时对土壤背景敏感归一化差值植被指数NDVI是植被遥感中应用最为广泛的指数之一,但它受土壤背景等因 素的干扰比较强烈结合实测的土壤数据以及公式推导、PROSAIL模型模拟等方法分析了 这种影响.首先,假定与土壤线性混合且叶片呈水平分布的植被冠层,根据土壤与植被分别 在红光、近红外波段处的反射率值、植被覆盖度等参数,利用公式推导了土壤背景对不同 覆盖度下冠层NDVI的影响其次利用PROSAIL冠层光谱模拟模型,模拟分析了土壤背景 对不同LAI下冠层NDVI的影响分析的结果表明:LAI越小，土壤背景的影响越大;暗土壤 背景下的冠层NDVI值大于亮土壤背景下冠层的NDVI值;并且,暗土壤条件下,NDVI值对土壤亮度的变化更敏感，而亮土壤下,NDVI值则对LAI或覆盖度的变化更敏感最后利用实测的不同土壤背景下的冬小麦冠层光谱数据,验证了公式推导和模型模拟的结果.
